論文の概要: Expert Aggregation for Financial Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15365v4
- Date: Thu, 6 Jul 2023 09:38:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 18:46:50.640983
- Title: Expert Aggregation for Financial Forecasting
- Title(参考訳): 金融予測のためのエキスパートアグリゲーション
- Authors: Carl Remlinger, Bri\`ere Marie, Alasseur Cl\'emence, Joseph Mikael
- Abstract要約: 専門家のオンラインアグリゲーションは、一つのアプローチで有限モデルの予測を組み合わせる。
オンライン専門家の混在は、非定常性によって特徴づけられる環境においても魅力的なポートフォリオパフォーマンスをもたらす。
専門家や専門家の専門化への拡張も提案されており、ポートフォリオ評価指標のファミリー全体の混合を改善する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning algorithms dedicated to financial time series forecasting
have gained a lot of interest. But choosing between several algorithms can be
challenging, as their estimation accuracy may be unstable over time. Online
aggregation of experts combine the forecasts of a finite set of models in a
single approach without making any assumption about the models. In this paper,
a Bernstein Online Aggregation (BOA) procedure is applied to the construction
of long-short strategies built from individual stock return forecasts coming
from different machine learning models. The online mixture of experts leads to
attractive portfolio performances even in environments characterised by
non-stationarity. The aggregation outperforms individual algorithms, offering a
higher portfolio Sharpe Ratio, lower shortfall, with a similar turnover.
Extensions to expert and aggregation specialisations are also proposed to
improve the overall mixture on a family of portfolio evaluation metrics.
- Abstract(参考訳): 金融時系列予測専用の機械学習アルゴリズムは、多くの関心を集めている。
しかし、その推定精度は時間とともに不安定になるため、いくつかのアルゴリズムを選択することは難しい。
専門家のオンラインアグリゲーションは、モデルについて仮定することなく、一つのアプローチで有限のモデルの予測を組み合わせる。
本稿では,Bernstein Online Aggregation (BOA) 手法を用いて,異なる機械学習モデルから得られる個々のストックリターン予測から構築したロングショート戦略を構築する。
オンライン専門家の混在は、非定常性によって特徴づけられる環境においても魅力的なポートフォリオパフォーマンスをもたらす。
このアグリゲーションは個々のアルゴリズムより優れており、より高いポートフォリオ Sharpe Ratio、低い不足率、同様のターンオーバーを提供する。
専門家や専門家の専門化への拡張も提案されており、ポートフォリオ評価指標のファミリー全体の混合を改善する。
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